本体结构对实体链接的影响及跨查询LOD数据集的复杂对齐应用
在信息爆炸的时代,数据的有效利用和查询变得至关重要。尤其是在农业等领域,农民和农业专家需要从大量的异构数据集中获取相关信息,以支持他们的决策和实践。本文将探讨本体结构对实体链接的影响,以及如何使用复杂对齐来跨查询链接开放数据(LOD)数据集。
1. 本体结构对实体链接的影响
1.1 RDF嵌入与本体结构
从维基百科收集的数据集以及这些结构的RDF嵌入,通过RDF2Vec模型与四种本体结构进行了比较。评估分数表明,如果本体具有丰富的实例和类结构,RDF2Vec方法在特定领域环境中可以表现得更好。
1.2 研究目标
本研究的主要目的是观察小样本集中本体结构丰富特征的影响,而不是比较AGDISTIS和DoSeR方法,也不是利用大量实例。未来的工作将增加实例数量,并将不同的语义相似度测量插入到全局一致性计算中,以提高实体链接方法的整体性能。
1.3 未来方向
- 除了电影领域,还将分析不同领域的语义嵌入算法。
- 提出一种基于RDF和文档嵌入的新型混合方法,并与不依赖知识的实体链接系统进行比较。
2. 跨查询LOD数据集使用复杂对齐
2.1 农业领域的信息需求
农民为了改变农业实践,有新的信息需求。链接开放数据(LOD)是一个重要的知识来源,但它被分为几个异构和互补的数据集。农民需要查询多个描述生物的数据集,以获取有关植物、昆虫等的信息。